对更高显微镜分辨率的追求推动了复杂图像重建算法的发展，拓展了我们在细胞和亚细胞水平可视化的边界。这些模型对于从复杂的显微镜数据集中提取有意义的信息至关重要，尤其是在诸如受激发射损耗 (STED) 显微镜等先进技术中。
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挑战在于克服固有的局限性，例如噪声、光漂白和光的衍射极限。研究人员正在利用计算模型（尤其是深度学习架构）的力量来应对这些挑战。通过在大量的显微镜图像数据集上训练神经网络，它们可以学习恢复和增强图像质量，从而揭示原本隐藏的复杂细节。
这些算法不仅仅是关于图像去噪或锐化；它们是关于重建潜在的生物学现实。它们使我们能够以前所未有的细节观察活细胞中的动态过程，从线粒体融合和嵴的动态到细胞骨架的重组。执行长期、温和的活细胞纳米显微镜的能力为理解细胞功能和疾病机制开辟了新的途径。
此外，开发稳健的评估指标和不确定性量化对于确保这些方法的可靠性和可重复性至关重要。通过将先进的计算技术与对照明和成像物理学的深刻理解相结合，研究人员不断改进这些模型，突破显微镜的极限，并解锁对纳米尺度世界的新见解。
Microscopy Image Reconstruction Algorithm Models plus AI Expansion